本文次要介绍 HBase 和 Flink SQL 的联合应用。HBase 作为 Google 发表 Big Table 论文的开源实现版本，是一种分布式列式存储的数据库，构建在 HDFS 之上的 NoSQL 数据库，非常适合大规模实时查问，因而 HBase 在实时计算畛域应用十分宽泛。能够实时写 HBase，也能够利用 buckload 一把把离线 Job 生成 HFile Load 到HBase 表中。而当下 Flink SQL 的炽热水平不必多说，Flink SQL 也为 HBase 提供了 connector，因而 HBase 与 Flink SQL 的联合十分有必要实际实际。
当然，本文假如用户有肯定的 HBase 常识根底，不会具体去介绍 HBase 的架构和原理，本文着重介绍 HBase 和 Flink 在理论场景中的联合应用。次要分为两种场景，第一种场景：HBase 作为维表与 Flink Kafka table 做 temporal table join 的场景；第二种场景：Flink SQL 做计算之后的后果写到 HBase 表，供其余用户查问的场景。因而，本文介绍的内容如下所示：
· HBase 环境筹备
· 数据筹备
· HBase 作为维度表进行 temporal table join的场景
· Flink SQL 做计算写 HBase 的场景
· 总结
一、HBase 环境筹备
因为没有测试的 HBase 环境以及为了防止净化线上 Hbase 环境。因而，本人 build一个 Hbase docker image(大家能够 docker pull guxinglei/myhbase 拉到本地)，是基于官网洁净的 ubuntu imgae 之上装置了 Hbase 2.2.0 版本以及 JDK1.8 版本。
启动容器，裸露 Hbase web UI 端口以及内置 zk 端口，不便咱们从 web 页面看信息以及创立 Flink Hbase table 须要 zk 的链接信息。
docker run -it --network=host -p 2181:2181 -p 60011:60011 docker.io/guxinglei/myhbase:latest bash· 进入容器，启动 HBase 集群，以及启动 rest server，后续不便咱们用 REST API 来读取 Flink SQL 写进 HBase 的数据。
# 启动hbase 集群bin/start-hbase.sh# 后盾启动restServerbin/hbase-daemon.sh start rest -p 8000二、数据筹备
因为 HBase 环境是本人长期搞的单机服务，外面没有数据，须要往里面写点数据供后续示例用。在 Flink SQL 实战系列第二篇中介绍了如何注册 Flink Mysql table，咱们能够将广告位表抽取到 HBase 表中，用来做维度表，进行 temporal table join。因而，咱们须要在 HBase 中创立一张表，同时还须要创立 Flink HBase table, 这两张表通过 Flink SQL 的 HBase connector 关联起来。
· 在容器中启动 HBase shell，创立一张名为 dim_hbase 的 HBase 表，建表语句如下所示：
# 在hbase shell创立 hbase表hbase(main):002:0> create 'dim_hbase','cf'Created table dim_hbaseTook 1.3120 seconds=> Hbase::Table - dim_hbase· 在 Flink 中创立 Flink HBase table，建表语句如下所示：
# 注册 Flink Hbase tableDROP TABLE IF EXISTS flink_rtdw.demo.hbase_dim_table;CREATE TABLE flink_rtdw.demo.hbase_dim_table ( rowkey STRING, cf ROW < adspace_name STRING >, PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED) WITH ('connector' = 'hbase-1.4','table-name' = 'dim_hbase','sink.buffer-flush.max-rows' = '1000','zookeeper.quorum' = 'localhost:2181');· Flink MySQL table 和 Flink HBase table 曾经创立好了，就能够写抽取数据到HBase 的 SQL job 了，SQL 语句以及 job 状态如下所示：
# 抽取Mysql数据到Hbase表中insert into hbase_dim_tableselectCAST (ID as VARCHAR),ROW(name)from mysql_dim_table;03 HBase 作为维表与 Kafka 做 temporal join 的场景
在 Flink SQL join 中，维度表的 join 肯定绕不开的，比方订单金额 join 汇率表，点击流 join 广告位的明细表等等，应用场景十分宽泛。那么作为分布式数据库的 HBase 比 MySQL 作为维度表用作维度表 join 更有劣势。在 Flink SQL 实战系列第二篇中，咱们注册了广告的点击流，将 Kafka topic 注册 Flink Kafka Table，同时也介绍了 temporal table join 在 Flink SQL 中的应用；那么本节中将会介绍 HBase 作为维度表来应用，下面大节中曾经将数据抽取到 Hbase 中了，咱们间接写 temporal table join 计算逻辑即可。
· 作为广告点击流的 Flink Kafa table 与 作为广告位的 Flink HBase table 通过广告位 Id 进行 temporal table join，输入广告位 ID 和广告位中文名字，SQL join 逻辑如下所示：
select adsdw_dwd_max_click_mobileapp.publisher_adspace_adspaceId as publisher_adspace_adspaceId, hbase_dim_table.cf.adspace_name as publisher_adspace_namefrom adsdw_dwd_max_click_mobileappleft join hbase_dim_table FOR SYSTEM_TIME AS OF adsdw_dwd_max_click_mobileapp.procTimeon cast(adsdw_dwd_max_click_mobileapp.publisher_adspace_adspaceId as string) = hbase_dim_table.rowkey;· temporal table join job 提交 Flink 集群上的状态以及 join 后果如下所示：
四、计算结果 sink 到 HBase 作为后果的场景
下面大节中，HBase 作为维度表用作 temporal table join 是十分常见的场景，实际上 HBase 作为存储计算结果也是十分常见的场景，毕竟 Hbase 作为分布式数据库，底层存储是领有多正本机制的 HDFS，保护简略，扩容不便， 实时查问快，而且提供各种客户端不便上游应用存储在 HBase 中的数据。那么本大节就介绍 Flink SQL 将计算结果写到 HBase，并且通过 REST API 查问计算结果的场景。
· 进入容器中，在 HBase 中新建一张 HBase 表，一个 column family 就满足需要，建表语句如下所示：
# 注册hbase sink tablecreate 'dwa_hbase_click_report','cf'· 建设好 HBase 表之后，咱们须要在 Flink SQL 创立一张 Flink HBase table，这个时候咱们须要明确 cf 这个 column famaly 上面 column 字段，在 Flink SQL实战第二篇中，曾经注册好了作为点击流的 Flink Kafka table，因而本节中，将会计算点击流的 uv 和点击数，因而两个 column 别离为 uv 和 click_count，建表语句如下所示：
# 注册 Flink Hbase tableDROP TABLE IF EXISTS flink_rtdw.demo.dwa_hbase_click_report;CREATE TABLE flink_rtdw.demo.dwa_hbase_click_report ( rowkey STRING, cf ROW < uv BIGINT, click_count BIGINT >, PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED) WITH ('connector' = 'hbase-1.4','table-name' = 'dwa_hbase_click_report','sink.buffer-flush.max-rows' = '1000','zookeeper.quorum' = 'hostname:2181');· 后面点击流的 Flink Kafka table 和存储计算结果的 HBase table 和 Flink HBase table 曾经筹备了，咱们将做一个1分钟的翻转窗口计算 uv 和点击数，并且将计算结果写到 HBase 中。对 HBase 理解的人应该晓得，rowkey 的设计对 hbase regoin 的散布有着十分重要的影响，基于此咱们的 rowkey 是应用 Flink SQL 内置的 reverse 函数进行广告位 Id 进行反转和窗口启始工夫做 concat，因而，SQL 逻辑语句如下所示：
INSERT INTO dwa_hbase_click_reportSELECTCONCAT(REVERSE(CAST(publisher_adspace_adspaceId AS STRING)) ,'_',CAST((UNIX_TIMESTAMP(DATE_FORMAT(TUMBLE_START(ets, INTERVAL '1' MINUTE),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) * 1000) AS STRING) ) as rowkey, ROW(COUNT(DISTINCT audience_mvid) , COUNT(audience_behavior_click_creative_impressionId)) as cfFROM adsdw_dwd_max_click_mobileappWHERE publisher_adspace_adspaceId IS NOT NULL AND audience_mvid IS NOT NULL AND audience_behavior_click_creative_impressionId IS NOT NULLGROUP BY TUMBLE(ets, INTERVAL '1' MINUTE), publisher_adspace_adspaceId;· SQL job 提交之后的状态以及后果 check 如下所示：
上述 SQL job 曾经胜利的将结算后果写到 HBase 中了。对于线上的 HBase 服务来讲，很多共事不肯定有 HBase 客户端的权限，从而也不能通过 HBase shell 读取数据；另外作为线上报表服务显然不可能通过 HBase shell 来通过查问数据。因而，在实时报表场景中，数据开发工程师将数据写入 HBase, 前端工程师通过 REST API 来读取数据。后面咱们曾经启动了 HBase rest server 过程，咱们能够通 rest 服务提供读取 HBase 外面的数据。
· 咱们先 get 一条刚刚写到 HBase 中的数据看看，如下所示：
· 上面咱们开始通过 REST API 来查问 HBase 中的数据，第一步，执行如下语句拿到 scannerId；首先须要将要查问的 rowkey 进行 base64 编码能力应用，前面须要将后果进行 base64 解码
rowkey base64 编码前：0122612_1606295280000
base64 编码之后：MDEyMjYxMl8xNjA2Mjk1MjgwMDAw
curl -vi -X PUT \ -H "Accept: text/xml" \ -H "Content-Type: text/xml" \ -d '<Scanner startRow="MDEyMjYxMl8xNjA2Mjk1MjgwMDAw" endRow="MDEyMjYxMl8xNjA2Mjk1MjgwMDAw"></Scanner>' \"http://hostname:8000/dwa_hbase_click_report/scanner"· 第二步，执行如下语句依据上条语句返回的 scannerID 查问数据，能够看到返回的后果：
curl -vi -X GET \ -H "Accept: application/json" \"http://hostname:8000/dwa_hbase_click_report/scanner/16063768141736ac0a8b5"· 第三步，查问结束之后，执行如下语句删除该scannerId:
curl -vi -X DELETE \ -H "Accept: text/xml" \"http://hostname:8000/dwa_hbase_click_report/scanner/16063768141736ac0a8b5"五、总结
在本篇文章中，咱们介绍了 HBase 和 Flink SQL 的联合应用比拟宽泛两种的场景：作为维度表用以及存储计算结果；同时应用 REST API 对 HBase 中的数据进行查问，对于查问用户来说，防止间接裸露 HBase 的 zk，同时将 rest server 和 HBase 集群解耦。
作者简介
余敖，360 数据开发高级工程师，目前专一于基于 Flink 的实时数仓建设与平台化工作。对 Flink、Kafka、Hive、Spark 等进行数据 ETL 和数仓开发有丰盛的教训。